最近刚开始学习深度学习,参考了一篇深度学习的入门文章,  文章内容就是kaggle上的一个competition,识别图像中是否存在航拍仙人掌,使用了Pytorch框架,原文代码有些许错误,经改正后代码如下:  1 import numpy as np
 2 import pandas as pd 
 3 from pathlib import Path 
 4 from fastai imp            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-13 17:27:44
                            
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            作者:Edison_GPyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。转自《机器之心》近日,PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11,此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成,由 434 位贡献者完成。此外,本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchData 和 functorch 的 Beta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-03-14 08:39:10
                            
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            1.PipenvPipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目,旨在将其他软件包(例如 npm 和 yarn)整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapper,不用管理 requirements.txt 文件,并且不用确保依赖版本的可复现性。通过 Pipenv,你可以在 Pipfile 中指定依赖项。该工具可生成一个 Pipfile.lo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # PyTorch与cuDNN:深度学习加速的理想组合
在深度学习的研究与应用中,处理速度常常是一个至关重要的因素。PyTorch作为一个流行的深度学习框架,因其灵活性与高效性而受到广泛使用。在这个生态系统中,cuDNN(CUDA深度神经网络库)也扮演了非常重要的角色。那么,PyTorch包含cuDNN吗?这篇文章将深入探讨PyTorch与cuDNN的关系,并展示如何在代码中使用它们。
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             0x00 PyTorch是什么?PyTorch是一个基于Python的科学计算工具包,它主要面向两种场景:用于替代NumPy,可以使用GPU的计算力一种深度学习研究平台,可以提供最大的灵活性和速度0x01 开始学习1、TensorsTensors(张量)类似于numpy的ndarrays,不过Tensors还可以运行于GPU上以提升计算速度。from __future__ import            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-13 15:38:26
                            
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            PyTorch 是由 Facebook 开发的现代开源机器学习库。与 TensorFlow 和 Keras 等其他流行库一样,PyTorch 允许您使用视频卡的处理能力,自动计算计算图,对其进行区分和读取。但是,与以前的库不同,它具有更灵活的功能,因为它使用了动态计算图。本文只是一个初步讲解,详细资料可参见博文深度学习之pytorch电子书百度云下载现在我们将完成使用 PyTorch 库的所有阶段            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、资源(1)预训练模型权重链接: https://pan.baidu.com/s/10BCm_qOlajUU3YyFDdLVBQ 密码: 1upi(2)数据集选择的THUCNews,自行下载并整理出10w条数据,内容是10类新闻文本标题的中文分类问题(10分类),每类新闻标题数据量相等,为1w条。数据集可在我的百度网盘自行下载:链接: https://pan.bai            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 在Linux上运行包含PyTorch的C++代码
## 概述
在本文中,我将向你介绍如何在Linux上运行包含PyTorch的C++代码。首先,我们将了解整个流程,并用表格展示每个步骤。然后,我将逐步指导你需要执行的每个步骤,并提供相应的代码和注释。
## 流程图
下面是在Linux上运行包含PyTorch的C++代码的流程图:
```mermaid
pie
    title 流程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # PyTorch的IO库:数据处理的重要工具
在深度学习的研究与应用中,数据处理是一个至关重要的环节。PyTorch 作为一个广泛使用的深度学习框架,提供了强大的数据处理能力,其内置的 IO 库通过简单易用的接口,让用户能够高效地处理各种数据类型。本文将对 PyTorch 的 IO 库进行详细介绍,包括基本概念、常用功能以及代码示例,帮助读者深入理解如何利用这个库进行数据处理。
## 什么是            
                
         
            
            
            
            # PyTorch的Transformer库:入门与应用
在深度学习的领域中,Transformer模型因其卓越的性能和灵活性而受到广泛关注。PyTorch,作为一个流行的深度学习框架,提供了强大的Transformer库,帮助开发者实现各种自然语言处理(NLP)任务。本文将介绍PyTorch的Transformer库,并通过代码示例展示如何使用它。
## Transformer模型的基础            
                
         
            
            
            
            学习目标: 尽管pytorch可用来实现神经网络的传播,但如果要完成深度网络的搭建和训练,仍然比较麻烦。故pytorch提供了更高模块化的接口torch.nn。        nn.Module类损失函数优化器nn.optimnn.Module:nn.Module是pytorch提供的神经网络类,在该类中实现了网络各层定义及前向和反向传播            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Pytorch学习之旅day02  一、 什么是Pytorch,为什么选择Pytroch?   Pytorch是深度学习的一种框架,它是PyTorch是一个基于python的科学计算包,主要针对两类人群:   • 作为NumPy的替代品,可以利用GPU的性能进行计算   • 作为一个高灵活性、速度快的深度学习平台   选择PyTorch,因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            pytorch 基础 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。 它主要由Facebook的人工智能研究小组开发。Uber的"Pyro"也是使用的这个库。 PyTorch是一个Python包,提供两个高级功能: * 具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy) * 包含自动求导系统的的深度神经网络import torch
# 创建一个形状为(2,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            将该库的头文件放stdafx.h最前面,并在该头文件的之前加入 #define _AFXDLL #include <afx.h> #include <xxxx.h>//库的头文件 如图: ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            pytorch常用的库函数sklearn(安装顺序:Numpy --> Scipy --> matplotlib --> sklearn)Numpy引用常用方法/函数的名字.ndim :维度  .shape :各维度的尺度 (2,5)  .size :元素的个数 10  .dtype :元素的类型 dtype(‘int32’)  .item            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原来的英文版 GitHub 项目:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list本文的汉化版 GitHub :https://github.com/xavier-zy/Awesome-pytorch-list-CNVersion目录这份资源大列表主要包含下面的内容:1. PyTorch 与相关库自然语言处理与语音处理计算机视            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Numpy 是不是被 PyTorch 包含了?
在深度学习和科学计算领域,Python 的Numpy和PyTorch是两个不可或缺的库。你可能会问,Numpy是否被PyTorch包含了?在本文中,我们将通过一个清晰的流程来帮助你解答这个问题。我们将从步骤开始,逐步深入,以确保即使是初学者也能清楚理解每一步的作用。
## 流程概览
为了回答“numpy被pytorch包含了吗?”这个问题,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录前言一、torchvision.datasetstorchvision.datasets.ImageFolder二、torchvision.models三、torchvision.transforms 前言torchvision是Pytorch的计算机视觉工具库,是Pytorch专门用于处理图像的库。主要由3个子包组成,分别是:torchvision.datasets、torchvisi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PyTorch学习(一)前言一、PyToch工具包二、代码测试1.张量(Tensor)初始化2.Operators张量操作3.Tensor与Numpy的转化总结 前言Pytorch框架无缝替换NumPy,并且通过利用GPU的算力来实现神经网络的加速。通过自动微分机制,来让神经网络的实现变得更加容易。一、PyToch工具包torch :类似 NumPy 的张量库,强 GPU 支持 ;   
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            微软开源cv库本文介绍了微软开源的计算机视觉库,它囊括了计算机视觉领域的最佳实践、代码示例和丰富文档。   近年来,计算机视觉领域突飞猛进,在人脸识别、图像理解、搜索、无人机、地图、半自动和自动驾驶方面得到广泛应用。而这些应用的核心部分是视觉识别任务,如图像分类、目标检测和图像相似度。 
  在各种计算机视觉模型和应用层出不穷的当下,如何把握发展脉络,跟进领域前沿发展呢?微软创建了一个库,提供构建            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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